Nye turmatricer for Hovedstadsområdet

Transkript

1 Nye turmatricer for Hovedstadsområdet Otto Anker Nielsen, Christian Overgård Hansen, (CTT)

2 Disposition Justering af zonestruktur Fremgangsmåde Datagrundlag Justering af bilmatricer ud fra tællinger Justering af kollektiv trafikmatricer ud fra tællinger Validering af matricer 2

3 Justering af Zonestruktur Formål At forbedre nøjagtighed i udlægning på net og dermed også bedre at kunne sammenligne med tællinger At forbedre modellen generelt At etablere et mere præcist GIS-lag så zonedata automatisk kan udtrækkes ved at matche med adresseregister, og TU data automatisk kan matches til zoner Specielt problem i indre by 200 nye zoner 835 zoner, heraf 17 portzoner 618 tidligere (i OTM 4.0) ArcGIS benyttet til forenkling af arbejdsproces og kvalitetssikring 3

4 Justering af Zonestruktur Zoner langs Metro Cityring Zoner langs potentiel ny infrastruktur Zoner med stor befolkning og/eller antal arbejdspladser Zoner i nærhed af stationer Zoner som omfatter flere stationer af betydning Zoner med betydende parallelle bus og tog linier Zoner med blandet bebyggelse 4

5 Zonestruktur Eksempel indre by Eksempel Frederiksberg 5

6 Fremgangsmåde ved opstilling af basismatricer 1. Opskrivning af TU til total befolkning 2. TU baserede matrix (90x90 zoner) 3. TU baserede matricer (90x90 zones) pr. hovedtransportmiddel 4. TU baserede matricer (90x90 zones) pr. hovedtransportmiddel og turformål 5. Estimation af bilpassagerer 6. Sammenstykning af TU og postkort data 7. Disaggregering af matricer (818x818 zones) 8. Ombrydning til GA-matricer 9. Opdeling i tidsbånd over hverdagsdøgn 10. Portzonetrafik 11. Justering af kollektive trafikmatricer ud fra tællinger 12. Justering af bilmatricer ud fra tællinger 13. Symmetrisering af tidsbånd og genombrydning til GA 6

7 TU-data I alt: 33,079 interview 106,441 interne ture i Hovedstadsområdet (2% stikprøve) Stikprøve 2005: 3,6 ture pr. respondent Stikprøve : 2,8 ture pr. respondent 40.0% 35.0% 30.0% 25.0% 20.0% 15.0% 10.0% 5.0% 0.0%

8 Postkort analyse Formål: At forbedre beskrivelse af trafikanters rejsemønster i den indre by Fakta: 14 poster Bil, bus, tog (S-tog, Re-tog og metro), cykler og fodgængere postkort uddelt returneret og kodet (34%) kontrolleret interne ture i Hovedstadsområdet 8

9 Vejtrafiktællinger tællinger Vejdirektoratet, amter og kommuner Kvalitetssikring Lokalitet stedfæstet og kodet til modelnet Forskel mellem tidsperioder og metode Manuel, automatisk, TrafMil, strømkort Lastbilandel skønnet ud fra forskellige kilder og metoder Supplement med 2003-tællinger for at opnå større dækning GIS til stor hjælp i kvalitetssikringen 9

10 Kollektiv trafik net og tællinger Net importeret fra rejseplanen.dk og koblet til digitalt kort og datamodel I ArcGIS 270 kollektive trafiklinier (1.170 linievarianter) med daglige omløb 5,023 stoppesteder Buspassagerer fra automatiske tællebusser 5% stikprøve Togpassagerer fra Østtælling i 2004 Metropassagerer 100% stikprøve fra automatiske tællinger Passagerer på lokalbaner Skøn ud fra kontakter og årsberetninger 10

11 Efterbehandling af buspassagertællinger Afstemning pr. omløb Antallet af påstigere og afstigere forskelligt pr. vognløb Samlet balance for vognløbet Samt sikring af at det akkumulerede antal påstigere var større end afstigere langs hele vognløbet Frasortering af dubletter forårsaget af temporære ruteomlægninger Estimation af skiftemønster Efter behandling og kvalitetskontrol havde alle stoppesteder talte passagertal svarende til tidsbånd i modellen 11

12 Eksempel indre by Tællinger pr. stoppestedsgruppe 12

13 Eksempel Nørreport Detaljerede oplysninger Stationer Metro versus andre tog S-tog versus Re-tog på større stationer Bus stoppested Syv tidsbånd 13

14 Justering af bilmatricer Multiple Path Matrix Estimation Method (MPME) Flere ruter mellem OD-par Alle tællinger benyttes som vægtet gennemsnit langs hver rute Alle beregnede ruter medtages i forhold til deres sandsynlighed for at blive valgt Løsning Summen af de vægtede kvadratafvigelser mellem tællinger og beregnet trafik minimeres Udgangsmatricen justeres så lidt som muligt i henhold til summen af kvadratafvigelse Tilfælde hvor alle ruter mellem zonepar er uden tællinger løses ved hjælp af Furness Antallet af ture til og fra portzoner fastholdes (tilpasset MPME) 14

15 Rutevalgsmodel Modellens fri hastighed evalueret i forhold til GPSmålinger I rutevalget benyttes stokastisk kapacitetsafhængig udlægning (Stochastic User Equilibrium, SUE) Nyttefunktion: U = β l k l + β c β l c + β road β free (t free + β con t con ) + ε 15

16 Justering af kollektive trafikmatricer En MPME-metode ville være for langsom Og tællinger foreligger på stoppestedsniveau - ikke strækninger 1. Rutevalgsmodellen beregner belastninger Mabit & Nielsen (ETC, 2006) 2. Skift er fjernet fra tællinger på grund af usikkerhed 3. Den relative afvigelse mellem tælling og model beregnet på stoppestedsniveau 4. Den relative afvigelse er allokeret til zoneophæng 5. Der beregnes en korrektion pr. ophæng på døgnniveau 6. Korrektionerne aggregeres over ophæng til tilhørende zone 16

17 Tids dimension Ture med kollektiv trafik er ofte tidsmæssigt længere end bilture Ture går på tværs af tidsbånd og kan derfor ikke uden videre sammenlignes med tællinger En ny metode var derfor udviklet til håndtering af ture udover som strækker sig udover det betragtede tidsbånd O t A F G A N G Ankomst til endestation 17

18 Beregningstrin ved justering af kollektive trafikmatricer Kvalitetskontrol af rutevalgsmodel og zoneophæng Trin 1-2 Fjerne tællinger på ikke-ophængte stoppesteder langs linien Manuel vurdering af foreslåede korrektionsfaktorer Trin 3: som de to første trin med justering af matricer Trin 4: som trin 3 med justering for de enkelte tidsbånd Trin 5: som trin 4 18

19 Antal iterationer ved justering af kol. trafikmatricer 13 iterationer i alt Korrektion af tællinger Tilpasning af zoneophæng Justering af matricer 9 trin i kalibrering af rutevalgsmodel Validering af rutebundter Sammenligning med tællinger Justering af nyttefunktion 19

20 Eksempel på korrektionsfaktorer (1) København 20

21 Eksempel på korrektionsfaktorer (2) København og omegn 21

22 Observationer vedr. justering af kollektive trafikmatricer Større afvigelse indenfor de 90 zoner end mellem de 90 zoner Bebyggede områder versus ikke bebyggede områder Nærhed til stationer og større buslinier Nyudbyggede områder (TU-data beskriver flere år) Nye stationer Landområder Sommerhusområder Rekreative områder mv. 22

23 Afsluttende bearbejdning Der opdeles på 6 turformål som i udgangsmatricerne Matricer balanceres OD-matricer ombrydes til GA-matricer ved anvendelse af udgangsmatricer baseret på interview data Passager i bil beregnes med udgangspunkt i de justerede bilmatricer og belægningsgrader i udgangsmatricerne 23

24 Resulterende matricer 818 interne zoner + 17 port zoner = 835 in total Gennemsnitlig hverdag udenfor sommermåneder 5 hovedtransportmidler mod tidligere 4 Gang, cykel, chauffør i bil, passagerer i bil og kollektiv trafik 6 turformål mod tidligere 4 Bolig-arbejde (BA), Bolig-uddannelse (BU), Bolig-indkøb (BI), Bolig-fritid (BF), ikke bopælsbaserede fritids- og indkøbsture (OT) og Erhverv (EE) 7 tidsbånd mod tidligere , 07-08, 08-09, 09-15, 15-18, og I alt 5 x 6 x 7 = 210 turmatricer mod tidligere 48 24

25 Ture pr. hverdagsdøgn i 2004 (OTM 5.0) BA BU BI BF UU EE Ture Gang Cykel Bil, chauffør Bil, passager Kollektiv trafik I alt

26 Validering af basismatricer i OTM 5.0 Basismatricer i OTM 4.0 beskriver 1992 beregning af matricer med OTM 4.0 for 2004 med kendte forudsætninger til brug for sammenligning med nye basismatricer. Turantal Fordeling over transportmidler Turlængder Fordeling over turformål Døgnfordeling Ændret rejsemønstre 26

27 Beregnede ture pr. hverdagsdøgn i 2004 (OTM 4.0) Hovedtransportmiddel BA BU OT EE Ture Gang Cykel Personbil Kollektiv trafik I alt

28 Personture pr. transportmiddel Hovedtransportmiddel OTM 4.0 OTM 5.0 Forskel Gang Cykel Personbil Kollektiv trafik I alt (-19%) (-11%) (-0%) (-6%) (-6%) 28

29 Turlængde fordeling Ture med kollektiv trafik Gns. turlængde 25% fra OTM 4.0 til 5.0 Personbilture Gns. turlængde 20% fra OTM 4.0 til Pct. andel af ture 60 Pct. andel af ture 50 OTM OTM 4.0 OTM 5.0 OTM km 5 10 km km km Over 50 km km 5 10 km km km Over 50 km 29

30 Personture pr. turformål Hovedtransportmiddel OTM 4.0 OTM 5.0 Forskel BA BU OT EE I alt (-41%) (14%) (33%) (-67%) (-6%) 30

31 Relativ fordeling af ture over turformål Gangture Personture i bil 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% Andel af ture OTM 4.0 OTM 5.0 Forskel BA BU OT EE 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% Andel af ture OTM 4.0 OTM 5.0 Forskel BA BU OT EE Cykelture Kollektive trafikture 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% Andel af ture OTM 4.0 OTM 5.0 Forskel BA BU OT EE 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% Andel af ture OTM 4.0 OTM 5.0 Forskel BA BU OT EE 31

32 Døgnfordeling af ture Ture med kollektiv trafik Personbilture 100% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 58% 64% 21% 18% 21% 18% OTM 4.0 OTM 5.0 Rest Kl Kl % 60% 40% 20% 0% 68% 68% 17% 19% 15% 13% OTM 4.0 OTM 5.0 Rest Kl Kl

33 Geografisk omfordeling af ture Område Personbilture Kollektiv trafikture Kbh. kommune -12% -20% Frb. Kommune -28% -20% Københavns amt 12% 4% Frederiksborg amt -2% 46% Roskilde amt -5% 20% 33

34 Kollektiv trafikture (rødt = færre ture i OTM 5.0, grønt = flere ture med OTM 5.0) Procentuel afvigelse > 100 Procentuel afvigelse >

35 Bilture (rødt = færre ture i OTM 5.0, grønt = flere ture med OTM 5.0) Procentuel afvigelse > 100 Procentuel afvigelse >

36 Konklusioner Datagrundlaget er forbedret og opdateret, dvs. mindre usikkerhed i prognoser Mere akkurat og opdateret model Bedre fordeling over turformål er vigtig af hensyn til modellering F.eks. forskellige tidsværdier over turformål Bedre fordeling over transportmidler F.eks. Overflytninger passagerer i bil, cykel og gang Bedre fordeling over tidsbånd vigtig i forbindelse med modellering af trængsel 36